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Temario del curso
Introducción al análisis predictivo
- Visión general del análisis predictivo
- Papel de los LLMs en la modelización predictiva
- Casos de estudio: proyectos exitosos de análisis predictivo
Fundamentos de los modelos de lenguaje grande
- Comprensión de la arquitectura de los LLMs
- Treinamiento y ajuste fino de LLMs
- LLMs frente a modelos estadísticos tradicionales
Preparación y procesamiento de datos
- Recolección y limpieza de datos
- Ingeniería de características para modelización predictiva
- Uso de LLMs para enriquecimiento de datos
Construcción de modelos predictivos con LLMs
- Selección del LLM adecuado para sus datos
- Treinamiento de LLMs para tareas predictivas
- Evaluación del rendimiento del modelo
Técnicas avanzadas en análisis predictivo
- Pronóstico de series temporales con LLMs
- Análisis de sentimiento para la predicción de mercados
- Detección de anomalías en grandes conjuntos de datos
Integración de LLMs en procesos empresariales
- Despliegue de LLMs para predicciones en tiempo real
- Vigilancia y mantenimiento de modelos predictivos
- Consideraciones éticas en el análisis predictivo
Laboratorio práctico: Proyecto de análisis predictivo
- Definición de los objetivos del proyecto
- Implementación de un modelo predictivo con LLMs
- Análisis de resultados e iteración en el modelo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con herramientas de análisis y visualización de datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Analistas de negocios
- Profesionales de TI que buscan comprender las aplicaciones de LLMs en analítica
14 Horas
